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山东省高等学校科技计划项目(J12L152)

作品数：1 被引量：0H指数：0
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文献类型

  • 1篇中文期刊文章

领域

  • 1篇自动化与计算...

主题

  • 1篇支持向量
  • 1篇支持向量机
  • 1篇最优性
  • 1篇最优性条件
  • 1篇向量
  • 1篇向量机
  • 1篇极大极小模型
  • 1篇极大熵
  • 1篇极大熵方法
  • 1篇WOLF
  • 1篇乘子

机构

  • 1篇中国矿业大学
  • 1篇济宁学院

作者

  • 1篇于乐源
  • 1篇张勇

传媒

  • 1篇济宁学院学报

年份

  • 1篇2014
共 1 条 记 录，以下是 1-1
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排序方式：
支持向量机的乘子极大熵方法
2014年
对于支持向量机的小样本识别问题,给出了一个近似算法—乘子极大熵算法.首先把支持向量机模型的Wolfe对偶问题转化为极大极小模型,然后利用乘子极大熵算法来求这个极大极小问题的解.支持向量机的乘子极大熵算法是一个集极大熵法和乘子法两者优点于一身的算法,它可以把非光滑的问题变成光滑的,能在一定程度上减少迭代次数,提高计算速度,并且可以避免海森阵病态的问题.对于文中的两个例子,该算法都得到了比较好的实验结果,表明了该算法的有效性.乘子极大熵算法比较适用于小样本的识别问题,特别是医学上的癌前诊断问题的判别.
于乐源张勇
关键词：支持向量机极大极小模型最优性条件
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